Automatic assembly of jigsaw puzzles from digital images
Automatic assembly of jigsaw puzzles from digital images
bachelor thesis (DEFENDED)
View/ Open
Permanent link
http://hdl.handle.net/20.500.11956/38619Identifiers
Study Information System: 96732
Collections
- Kvalifikační práce [10690]
Author
Advisor
Consultant
Flusser, Jan
Zitová, Barbara
Mareš, Martin
Referee
Bulánek, Jan
Faculty / Institute
Faculty of Mathematics and Physics
Discipline
General Computer Science
Department
Department of Software Engineering
Date of defense
20. 6. 2011
Publisher
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaLanguage
English
Grade
Excellent
Keywords (Czech)
jigsaw puzzle, image processing, pattern recognitionKeywords (English)
jigsaw puzzle, image processing, pattern recognitionV tejto práci popíšeme nový algoritmus na automatické skladanie klasických obrázkových puzzle pomocou počítača. Automatické skladanie zahŕňa spracovávanie obrázkov s naskenovanými dielcami, výpočet riešenia na základe vzájomnej kompatibility dielcov a vyprodukovania obrázku s výsledným riešením. Predchádzajúce metódy na riešenie tejto úlohy využívali len informáciu o tvare dielcov. Popísaný algoritmus využíva informáciu o tvare ale aj farbe dielcov a tiež prináša niekoľko zlepšení v rôznych aspektoch celého procesu. Testovanie nakoniec poukázalo, že táto metóda dosahuje lepšie výsledky ako všetky doterajšie algoritmy keď dokázala zložiť puzzle o veľkosti viac ako 1000 dielcov.
This thesis describes a new approach to automatic assembly of classical jigsaw puzzles by computer. The process involves processing scanned images of puzzle pieces, computing a solution based on piecewise compatibility and producing an image of the solution. Whereas previous approaches to this problem were mostly concentrated on using only the shape of the pieces, the method we proposed uses both shape and colour information. The method also introduced several improvements in different aspects of solving. The method was able to successfully solve a puzzle of more than 1000 pieces and thus outperformed previous algorithms.